【AIボット体験記 第3話】水平線の意味も分からないまま、Yoshi botのコードができた

前回は、Hyperliquidのtestnetでテスト用USDCをもらい、ようやくプログラムから残高が見えるところまで進みました。

ここまで来て、私の中ではこうです。

「よし。やっと本題に入れる」

本題とは、Xで見たトレード手法をAIに渡して、自動取引ボットにしてもらうことです。

ただ、この時点で私は、トレードの知識がしっかりあるわけではありませんでした。少しかじったことはあります。でも、自分で取引しても負けるばかりで、利益を上げられない。だからこそ、AIで自動化できないかと思ったわけです。

そして、ここから作り始めたボットの名前が「Yoshi bot」でした。

名前の由来はとても単純です。きっかけになったX投稿の投稿者名が、Yoshiさんだったからです。

X投稿をそのままAIに渡した

最初にAIへ渡したのは、Xで見たトレード手法の内容でした。

細かい文章をそのまま載せるのではなく、私がAIに理解させたかった要点だけ整理すると、だいたいこうです。

私はこの投稿を見て、こう思いました。

「これをAIに読ませて、そのままプログラムにしてもらえば、いけるのでは？」

今思うと、かなり危ない発想です。

料理のレシピを見て、調理器具も火加減も分からないのに「自動調理ロボに入れれば完成するはず」と思っているようなものです。

でも、その時の私はかなり本気でした。

しかも前回までで、Hyperliquidのテスト環境は見えるようになっています。つまり、本物のお金ではないとはいえ、プログラムから取引所っぽい場所を触れる状態にはなっていました。

ここまで来ると、気持ちは前のめりです。

AIは、投稿を条件に分解し始めた

AIに投稿内容を渡すと、AIはまず、手法をそのままコードに書くのではなく、条件に分解し始めました。

たとえば、投稿では「環境認識で上か下が明確」と書かれていました。

AIはこれを、単なる雰囲気ではなく、プログラムで判定できる形にしようとします。

「上昇トレンドかどうか」

「下降トレンドかどうか」

「中途半端な時は見送る」

こういう判定が必要になるわけです。

次に「水平線＋反発」です。

ここで、私は早くもあやしくなります。

水平線。

聞いたことはあります。チャートに横線を引くやつです。

でも、どの価格に引けばいいのか。どれくらい反発すれば反発なのか。何本前のローソク足を見るのか。私はそこまで説明できません。

それでもAIは、淡々と分解していきます。

「分からない」より先に、コードができていく

AIは、取引手法をざっくり次のような部品にしていきました。

文章で見ると、それっぽいです。

むしろ、かなり賢そうです。

そしてAIは、この部品ごとにファイルや関数を作り始めます。

チャートを分析する部分。

注文を出す部分。

ポジションを管理する部分。

損切りや利確を置く部分。

ログを残す部分。

私が理解しているかどうかとは関係なく、プロジェクトの形ができていきます。

ここで私の中に、2つの気持ちが同時にありました。

ひとつは、

「すごい。自分では絶対に書けないものができている」

もうひとつは、

「これ、本当に意味が分かっていない人間が動かしていいのか？」

という不安です。

水平線の意味も分からないまま、テスト計画が出てくる

AIは、コードを書くだけでは終わりませんでした。

次に、テストの順番まで出してきます。

いきなり注文を出すのではなく、まずは各部品が動くかを確認する。

相場データを取れるか。

環境認識ができるか。

水平線を検出できるか。

ピンバーや包み足を検出できるか。

条件がそろわない時に、ちゃんと見送れるか。

そして、最終的にテスト用の通貨で注文を出せるか。

この流れ自体は、かなりまともでした。

むしろ、AIの方が私より慎重です。

私は内心では「もう動かしてみたい」と思っています。AIは「まず確認しましょう」と言ってきます。

この時点で、どちらが人間でどちらが先生なのか、少し分からなくなっていました。

できた、ではなく、できてしまった

この第3話で一番印象に残っているのは、完成した喜びよりも、「できてしまった」という感覚です。

私は、水平線の引き方を人に説明できません。

ピンバーと包み足も、見ればなんとなく分かるかもしれない、くらいです。

それなのに、AIはそれをコードにします。

しかも、ただのメモではなく、実際に取引所のテスト環境とつながる形で作っていきます。

これは便利です。

でも同時に、かなり危険でもあります。

AIがコードを書けることと、その取引手法が本当に有効であることは、まったく別の問題です。

AIがそれっぽい言葉で説明できることと、実際に損をしないことも、まったく別です。

ここを混ぜると危ない。

この時点の私は、そこまできれいに言語化できていませんでした。

ただ、ぼんやりとこう思っていました。

「よく分からないけど、任せればいけるんじゃないか？」

この考え方こそ、たぶん一番危ない入り口です。

今回の学び

第3話の学びは、これです。

AIは、分からないこともコードにできてしまう。

これはすごいことです。

でも、だからこそ、作ったものをどう検証するかが大事になります。

AIが「この条件で入ります」と言っても、その条件が本当にトレードとして意味があるのか。

AIが「損切りを置きます」と言っても、それが実際に取引所で正しく動くのか。

AIが「リスク管理できます」と言っても、想定外の相場や通信エラーでどうなるのか。

ここは、コードが書けたあとに一つずつ確認するしかありません。

そして次回は、その確認作業に入ります。

なぜかAIは、テスト用の通貨すらすぐには使わず、まずは注文しない状態で何度も確認を始めました。

エントリーできるのか。

損切りは置けるのか。

条件がそろわない時に、ちゃんと見送れるのか。

派手な自動取引の話を期待していたのに、始まったのはかなり地味な動作確認でした。

でも今思えば、その地味さが一番大事だったのかもしれません。